Fehleranalyse und -abhilfe mit den Methoden von Six Sigma. Das Beispiel der Messmaschinenproduktion
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Bachelorarbeit aus dem Jahr 2017 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Wirtschaftsingenieurwesen, Note: 1,7, Karlsruher Institut für Technologie (KIT) (wbk Institut für Produktionstechnik), Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Arbeit beschreibt im Rahmen von zwei Handlungsempfehlungen die Themen "Design for Six Sigma" und die Anwendung von Business lntelligence Systemen, welche auf einem Six Sigma Projekt im Bereich Messmaschinenproduktion aufbauen.Six Sigma wird bereits in vielen Unternehmen zur Optimierung existierender Prozesse eingesetzt. "Design for Six Sigma" ist ein weiterentwickelter...
Bachelorarbeit aus dem Jahr 2017 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Wirtschaftsingenieurwesen, Note: 1,7, Karlsruher Institut für Technologie (KIT) (wbk Institut für Produktionstechnik), Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Arbeit beschreibt im Rahmen von zwei Handlungsempfehlungen die Themen "Design for Six Sigma" und die Anwendung von Business lntelligence Systemen, welche auf einem Six Sigma Projekt im Bereich Messmaschinenproduktion aufbauen.Six Sigma wird bereits in vielen Unternehmen zur Optimierung existierender Prozesse eingesetzt. "Design for Six Sigma" ist ein weiterentwickelter Ansatz, neue Produkte, Prozesse und Services zu entwickeln, die an den Kundenbedürfnissen ausgerichtet sind und die Qualitätskosten auf eine Mindestmaß reduzieren. Diese Arbeit gibt einen Überblick über die Zyklen und geht auf ein Modell sowie wichtige Methoden im Detail ein. Zuletzt wird die Anwendung von "Design for Six Sigma" in fünf Fallbeispielen vorgestellt und analysiert.Business lntelligence stellt Unternehmen entscheidungsunterstützende Informationen zur Verfügung und gehört in vielen großen Unternehmen zum Standard. ln einem dynamischen Markt mit Problematiken wie steigende Digitalisierung, schnell wechselnde Trends und zunehmenden Datenmengen steigt die Nachfrage nach geeigneten Informationssystemen wie Business lntelligence an. Der Fokus dieser Arbeit liegt auf der Anwendung von Business lntelligence Systemen in KMU. Innerhalb dieses Rahmens werden auf Funktionen, Architektur, Anforderungskriterien und Anbieter eingegangen. Abschließend folgt ein tabellarischer Vergleich aktueller Business lntelligence Systeme für KMU als Zielgruppe. Dabei werden verschiedene Softwareprodukte nach Kriterien wie Funktionsumfang, Integrierbarkeit, Modularität und Support gegenübergestellt.
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